使用 YCbCr 颜色空间的人脸检测

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图像处理常用的开源库，如libtiff、libpng等，可利用这些文件进行图像处理方面的开发工作，同时文件中包含工程实例。

红外人脸识别，不受光照影响，不易受面部皮肤损伤，

本代码是利用图割技术最大流最小割算法来优化能量函数，从而达到图像分割的目的

这个项目是基于他们的颜色......特别红的跟踪对象的 matlab 程序代码......你可以改变一些参数来更改跟踪的颜色

离散余弦变换 （DCT） 表示序列的有限多数据点之和的余弦函数以不同的频率振荡。DCTs 是重要对大量的应用程序，在科学和工程，从有损压缩的音频和图像 （在那里可以丢弃小高的频率成分），对偏微分方程的数值解谱方法。余弦函数，而不是正弦函数的用途是这些应用程序的关键： 压缩，它原来余弦函数是更加有效率 （如下文所述，少，以近似一个典型信号），而求解微分方程的余弦表示选取一个特定的边界条件。尤其是，DCT 是类似于离散傅里叶变换 （DFT），但只使用实数有关傅里叶变换。DCTs，等同于傅里叶变换的两倍左右的长度，经营上真实的数据甚至对称 （因为真实，甚至函数的傅里叶变换是真实，甚至），在那里有些变形的输入和输出数据转移半样本。有八个标准的 DCT 变种，其中四个常见。

特征选择也叫特征子集选择 ( FSS , Feature Subset Selection ) 。是指从已有的M个特征(Feature)中选择N个特征使得系统的特定指标最优化。向后搜索（ SBS , Sequential Backward Selection ）：从特征全集O开始，每次从特征集O中剔除一个特征x，使得剔除特征x后评价函数值达到最优。向前搜索（ SFS , Sequential Forward Selection ）：特征子集X从空集开始，每次选择一个特征x加入特征子集X，使得特征函数J( X)最优。简单说就是，每次都选择一个使得评价函数的取值达到最优的特征加入，其实就是一种简单的贪心算法。

可能你不玩GIS，不懂这个库到底有什么用，或者和python 有什么关系。但是你要玩GIS，RS，你就应当知道这个库的价值。就算你不玩GIS，我想这个库对你也应该有致命的吸引力。为什么？看下面的介绍吧！报考：安装，GDAL 库的一些细节，GDAL 创建数据集，关于空间参考，坐标系之间的转化，把dem 地形转化成vrml 虚拟现实，GDAL部分类说明等

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